


Bagaimanakah CTE Rekursif Boleh Mengenalpasti Kumpulan Produk dalam Pelayan SQL Berdasarkan Pasangan Padanan?
Pertanyaan Rekursif dalam Pelayan SQL
Jadual bernama 'padanan' menyimpan gandingan produk, di mana satu produk sepadan dengan produk lain. Matlamatnya adalah untuk mencipta jadual 'kumpulan' yang mengenal pasti kumpulan produk yang terdiri daripada semua produk yang sepadan antara satu sama lain. ID kumpulan harus menyimpan ID produk minimum dalam setiap kumpulan.
Penyelesaian CTE Rekursif
Untuk mencapainya, kami boleh menggunakan Ungkapan Jadual Biasa (CTE) rekursif sebagai berikut:
WITH CTE AS ( SELECT DISTINCT M1.Product_ID AS Group_ID, M1.Product_ID FROM matches AS M1 LEFT JOIN matches AS M2 ON M1.Product_Id = M2.matching_Product_Id WHERE M2.matching_Product_Id IS NULL UNION ALL SELECT C.Group_ID, M.matching_Product_Id FROM CTE AS C JOIN matches AS M ON C.Product_ID = M.Product_ID ) SELECT * FROM CTE ORDER BY Group_ID;
CTE secara rekursif mencari semua produk yang berkaitan secara langsung atau tidak langsung antara satu sama lain. Ia bermula dengan mengenal pasti produk tanpa produk yang sepadan (Group_ID ialah Product_ID mereka sendiri). Kemudian, ia mendapatkan semula semua produk yang sepadan untuk setiap kumpulan, menambahkannya pada CTE. Klausa UNION ALL menggabungkan hasil pertanyaan awal dengan hasil lelaran berikutnya, memastikan semua produk yang sepadan ditemui.
Klausa ORDER BY Group_ID menyusun keputusan dalam tertib menaik bagi ID kumpulan, memberikan yang mudah cara untuk mengenal pasti kumpulan produk dan ahlinya.
Menyesuaikan Rekursi Kedalaman
Menggunakan klausa OPTION(MAXRECURSION n), kita boleh mengawal kedalaman rekursi maksimum, yang membantu mengelakkan pengulangan yang berlebihan dalam kes dengan perhubungan produk yang kompleks.
Demo
Untuk demonstrasi terperinci, rujuk SQL Fiddle contoh:
https://www.sqlfiddle.com/#!17/d4e0f/20332
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah CTE Rekursif Boleh Mengenalpasti Kumpulan Produk dalam Pelayan SQL Berdasarkan Pasangan Padanan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.
